每一位社群經理必讀的九陽真經-- 《社群藝術 第二版》 推薦序

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在社群平台逐漸蓬勃發展,企業與組織甚至個人也都逐漸意識到經營社群可以帶來的效益—口碑、品牌溝通、提昇滿意度、刺激購買等,因此對於社群經營的相關方法與技巧的需求也應運而生。慢慢的成為對行銷、公關領域的工作者來說日益重要的能力,甚至連創業者與企業主也慢慢的經由經營社群,發展出不少成功的商業模式與案例。儼然社群經營與社群行銷也漸漸成為一項行銷上必須具有的能力。

因為從事與社群經營相關的工作不知不覺也六七年了,所以不免會因此受邀去擔任相關課程的講師。每每在準備講義與教材時總會有這樣的感慨「社群經營結合了 對於社群中成員心理的預先了解、如何組織與激勵社群、內容行銷、運作中若發生問題的應變與處理 …要如何才能夠深入淺出且全面完整的把這些不同領域中該學習的技巧都放進講義裡呢?」,而很多人誤以為經營社群就是「設粉絲團」或「當資深鄉民」,當然也是過度簡化的誤解。

除了領域範圍廣之外,社群雖然不是什麼新鮮事(您所熟悉的社團或政黨、讀書會都算是不同類型的社群),但是因為網路社群平台、社群工具甚至是行動網路與智慧型手機的崛起都為社群帶來了巨大的推力與影響,因此如何快速因應新工具與環境,成功的運用社群力量,也只能說這些經驗都還在演變與累積中,連工作者如我都還在摸索與學習。

當我讀到《社群藝術》這本書的書稿之後,我不禁大叫「啊!這本書真的是想要認真發展社群經營能力的人一定要讀的課本了。」作者 Jono Bacon 根據自己在經營開放原始碼社群 Ubuntu 的長期經驗,歸納整理了以下社群經營必須要熟悉的技能--

  • 規劃、設計社群運作的程序與系統思考
  • 溝通心態與技巧
  • 工作的管理追蹤與評估
  • 社群關係維繫與衝突解決
  • 實體活動的舉辦
  • 如何善用社群經理這個角色來擔任企業與社群間的橋樑

本書 都做了深入與完整的探討,非常適合擔任社群經理角色的工作者作為案頭必備的指南。
讀完 這本書 之後,在我的 Facebook 塗鴉牆上這麼寫著「社群藝術》是我目前看到內容最全面完整的社群經營指南,份量很重(500 多頁)。有實際做過類似工作的讀者來讀這本書,結合自己的經驗應該會有豁然開朗之感,如果相關經驗不是那麼夠,這本書的架構與內容也會是很好的引導去發展實作。如果要比喻的話,這一本書的內容與完整度可以說是社群經營的「九陽真經」了,可以讓讀者有完整的架構理解,而社群經營各個面相的方向指引也很清楚。」,而這則 po 文在不到一個小時就有 60 多個讚以及十多篇回應,相信是因為有很多朋友也對於「社群經營」有著強烈的需求與期待。

說真的,我自己也很期待《社群藝術》這樣的書的出版,因為對於長期擔任相關工作的我來說,這也是一本很值得反覆重讀且與自己經驗相互印證的好書,也誠摯推薦給各位朋友。

《社群藝術》第二版

  • 作者:喬納.貝肯
  • 譯者:Jedi & Pluto
  • 出版日期:2012 年 12 月 21 日

Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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